Déployer et inférer Gemma à l'aide de Model Garden et de points de terminaison Vertex AI basés sur des TPU

Dans ce tutoriel, vous allez utiliser Model Garden pour déployer le modèle ouvert Gemma 2B sur un point de terminaison Vertex AI compatible avec les TPU. Vous devez déployer un modèle sur un point de terminaison avant de pouvoir utiliser ce modèle pour diffuser des prédictions en ligne. Le déploiement d'un modèle associe des ressources physiques au modèle afin qu'il puisse diffuser des prédictions en ligne avec une faible latence.

Après avoir déployé le modèle Gemma 2B, vous inférez le modèle entraîné à l'aide de PredictionServiceClient pour obtenir des prédictions en ligne. Les prédictions en ligne sont des requêtes synchrones adressées à un modèle déployé sur un point de terminaison.

Objectifs

Ce tutoriel vous explique comment effectuer les tâches suivantes :

  • Déployer le modèle ouvert Gemma 2B sur un point de terminaison compatible avec TPU à l'aide de Model Garden
  • Utiliser PredictionServiceClient pour obtenir des prédictions en ligne

Coûts

Dans ce document, vous utilisez les composants facturables suivants de Google Cloud :

Obtenez une estimation des coûts en fonction de votre utilisation prévue à l'aide du simulateur de coût. Les nouveaux utilisateurs de Google Cloud peuvent bénéficier d'un essai gratuit.

Une fois que vous avez terminé les tâches décrites dans ce document, vous pouvez éviter de continuer à payer des frais en supprimant les ressources que vous avez créées. Pour en savoir plus, consultez la section Effectuer un nettoyage.

Avant de commencer

Pour suivre ce tutoriel, vous devez:

  • Configurer un Google Cloud projet et activer l'API Vertex AI
  • Sur votre ordinateur local :
    • Installer, initialiser et authentifier avec la Google Cloud CLI
    • Installer le SDK pour votre langue

Configurer un Google Cloud projet

Configurez votre Google Cloud projet et activez l'API Vertex AI.

  1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. Enable the Vertex AI API.

    Enable the API

    5.

  5. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  6. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  7. Enable the Vertex AI API.

    Enable the API

    8.

Configurer Google Cloud CLI

Sur votre ordinateur local, configurez Google Cloud CLI.

  1. Installez et initialisez Google Cloud CLI.

  2. Si vous avez déjà installé gcloud CLI, assurez-vous que vos composants gcloud sont à jour en exécutant cette commande.

    gcloud components update

  3. Pour vous authentifier avec la gcloud CLI, générez un fichier local d'identifiants par défaut de l'application (ADC) en exécutant cette commande. Le flux Web lancé par la commande permet de fournir vos identifiants utilisateur.

    gcloud auth application-default login

    Pour en savoir plus, consultez la section Configuration de l'authentification gcloud CLI et configuration ADC.

Configurer le SDK pour votre langage de programmation

Pour configurer l'environnement utilisé dans ce tutoriel, vous devez installer le SDK Vertex AI pour votre langue et la bibliothèque Protocol Buffers. Les exemples de code utilisent des fonctions de la bibliothèque Protocol Buffers pour convertir le dictionnaire d'entrée au format JSON attendu par l'API.

Sur votre ordinateur local, cliquez sur l'un des onglets suivants pour installer le SDK pour votre langage de programmation.

Python

Sur votre ordinateur local, cliquez sur l'un des onglets suivants pour installer le SDK pour votre langage de programmation.

  • Installez et mettez à jour le SDK Vertex AI pour Python en exécutant cette commande.

    pip3 install --upgrade "google-cloud-aiplatform>=1.64"

  • Installez la bibliothèque Protocol Buffers pour Python en exécutant cette commande.

    pip3 install --upgrade "protobuf>=5.28"

Node.js

Installez ou mettez à jour le SDK aiplatform pour Node.js en exécutant la commande suivante.

npm install @google-cloud/aiplatform

Java

Pour ajouter google-cloud-aiplatform en tant que dépendance, ajoutez le code approprié pour votre environnement.

Maven avec BOM

Ajoutez le code HTML suivant à votre pom.xml:

<dependencyManagement>
<dependencies>
  <dependency>
    <artifactId>libraries-bom</artifactId>
    <groupId>com.google.cloud</groupId>
    <scope>import</scope>
    <type>pom</type>
    <version>26.34.0</version>
  </dependency>
</dependencies>
</dependencyManagement>
<dependencies>
<dependency>
  <groupId>com.google.cloud</groupId>
  <artifactId>google-cloud-aiplatform</artifactId>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>com.google.protobuf</groupId>
  <artifactId>protobuf-java-util</artifactId>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>com.google.code.gson</groupId>
  <artifactId>gson</artifactId>
</dependency>
</dependencies>

Maven sans BOM

Ajoutez les éléments suivants à votre pom.xml:

<dependency>
  <groupId>com.google.cloud</groupId>
  <artifactId>google-cloud-aiplatform</artifactId>
  <version>1.1.0</version>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>com.google.protobuf</groupId>
  <artifactId>protobuf-java-util</artifactId>
  <version>5.28</version>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>com.google.code.gson</groupId>
  <artifactId>gson</artifactId>
  <version>2.11.0</version>
</dependency>

Gradle sans BOM

Ajoutez les éléments suivants à votre build.gradle :

implementation 'com.google.cloud:google-cloud-aiplatform:1.1.0'

Go

Installez ces paquets Go en exécutant les commandes suivantes.

go get cloud.google.com/go/aiplatform
go get google.golang.org/protobuf
go get github.com/googleapis/gax-go/v2

Déployer Gemma à l'aide de Model Garden

Vous déployez le modèle Gemma 2B sur un type de machine Compute Engine ct5lp-hightpu-1t optimisé pour l'entraînement à petite et moyenne échelle. Cette machine dispose d'un accélérateur TPU v5e. Pour en savoir plus sur l'entraînement de modèles à l'aide de TPU, consultez la page Entraînement Cloud TPU v5e.

Dans ce tutoriel, vous allez déployer le modèle ouvert Gemma 2B affiné par instruction à l'aide de la fiche de modèle dans Model Garden. La version spécifique du modèle est gemma2-2b-it. -it signifie adapté aux instructions.

Le modèle Gemma 2B présente une taille de paramètre plus faible, ce qui signifie que les besoins en ressources sont moindres et que la flexibilité de déploiement est plus importante.

  1. Dans la console Google Cloud, accédez à la page Model Garden.

    Accéder à la page "Jardin de modèles"

  2. Cliquez sur la fiche de modèle Gemma 2.

    Accéder à Gemma 2

  3. Cliquez sur Déployer pour ouvrir le volet Déployer le modèle.

  4. Dans le volet Déployer le modèle, spécifiez ces informations.

    1. Dans le champ Environnement de déploiement, cliquez sur Vertex AI.

    2. Dans la section Déployer le modèle:

      1. Dans le champ ID de ressource, choisissez gemma-2b-it.

      2. Pour Nom du modèle et Nom du point de terminaison, acceptez les valeurs par défaut. Exemple :

        • Nom du modèle: gemma2-2b-it-1234567891234
        • Nom du point de terminaison: gemma2-2b-it-mg-one-click-deploy

        Notez le nom du point de terminaison. Vous en aurez besoin pour trouver l'ID de point de terminaison utilisé dans les exemples de code.

    3. Dans la section Deployment settings (Paramètres de déploiement) :

      1. Acceptez l'option par défaut pour les paramètres Basique.

      2. Pour Région, acceptez la valeur par défaut ou choisissez une région dans la liste. Notez la région. Vous en aurez besoin pour les exemples de code.

      3. Pour Spécifications de la machine, choisissez l'instance compatible avec les TPU : ct5lp-hightpu-1t (1 TPU_V5_LITEPOD; ct5lp-hightpu-1t).

  5. Cliquez sur Déployer. Une fois le déploiement terminé, vous recevrez un e-mail contenant des informations sur votre nouveau point de terminaison. Vous pouvez également afficher les détails du point de terminaison en cliquant sur Prédiction en ligne > Points de terminaison, puis en sélectionnant votre région.

    Accéder à Endpoints

Inférence Gemma 2B avec PredictionServiceClient

Après avoir déployé Gemma 2B, vous utilisez PredictionServiceClient pour obtenir des prédictions en ligne pour l'invite "Pourquoi le ciel est-il bleu ?".

Paramètres de code

Les exemples de code PredictionServiceClient nécessitent de mettre à jour les éléments suivants.

  • PROJECT_ID: Pour trouver votre ID de projet, procédez comme suit.

    1. Accédez à la page Bienvenue dans la console Google Cloud.

      Accéder à "Bienvenue"

    2. Dans le sélecteur de projets situé en haut de la page, sélectionnez votre projet.

      Le nom, le numéro et l'ID du projet s'affichent après l'en-tête Bienvenue.

  • ENDPOINT_REGION: région dans laquelle vous avez déployé le point de terminaison.

  • ENDPOINT_ID: pour trouver votre ID de point de terminaison, affichez-le dans la console ou exécutez la commande gcloud ai endpoints list. Vous aurez besoin du nom et de la région du point de terminaison dans le volet Déployer le modèle.

    Console

    Pour afficher les détails du point de terminaison, cliquez sur Prédiction en ligne > Points de terminaison, puis sélectionnez votre région. Notez le nombre qui s'affiche dans la colonne ID.

    Accéder à Endpoints

    gcloud

    Vous pouvez afficher les détails du point de terminaison en exécutant la commande gcloud ai endpoints list.

    gcloud ai endpoints list \
  --region=ENDPOINT_REGION \
  --filter=display_name=ENDPOINT_NAME

    Le résultat ressemble à ceci :

    Using endpoint [https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/]
ENDPOINT_ID: 1234567891234567891
DISPLAY_NAME: gemma2-2b-it-mg-one-click-deploy

Exemple de code

Dans l'exemple de code pour votre langue, mettez à jour PROJECT_ID, ENDPOINT_REGION et ENDPOINT_ID. Exécutez ensuite votre code.

Python

Pour savoir comment installer ou mettre à jour le SDK Vertex AI pour Python, consultez la section Installer le SDK Vertex AI pour Python. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Python. 

"""
Sample to run inference on a Gemma2 model deployed to a Vertex AI endpoint with TPU accellerators.
"""

from google.cloud import aiplatform
from google.protobuf import json_format
from google.protobuf.struct_pb2 import Value

# TODO(developer): Update & uncomment lines below
# PROJECT_ID = "your-project-id"
# ENDPOINT_REGION = "your-vertex-endpoint-region"
# ENDPOINT_ID = "your-vertex-endpoint-id"

# Default configuration
config = {"max_tokens": 1024, "temperature": 0.9, "top_p": 1.0, "top_k": 1}

# Prompt used in the prediction
prompt = "Why is the sky blue?"

# Encapsulate the prompt in a correct format for TPUs
# Example format: [{'prompt': 'Why is the sky blue?', 'temperature': 0.9}]
input = {"prompt": prompt}
input.update(config)

# Convert input message to a list of GAPIC instances for model input
instances = [json_format.ParseDict(input, Value())]

# Create a client
api_endpoint = f"{ENDPOINT_REGION}-aiplatform.googleapis.com"
client = aiplatform.gapic.PredictionServiceClient(
    client_options={"api_endpoint": api_endpoint}
)

# Call the Gemma2 endpoint
gemma2_end_point = (
    f"projects/{PROJECT_ID}/locations/{ENDPOINT_REGION}/endpoints/{ENDPOINT_ID}"
)
response = client.predict(
    endpoint=gemma2_end_point,
    instances=instances,
)
text_responses = response.predictions
print(text_responses[0])

Node.js

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Node.js décrites dans le guide de démarrage rapide de Vertex AI à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vertex AI Node.js.

Pour vous authentifier auprès de Vertex AI, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local. 

// Imports the Google Cloud Prediction Service Client library
const {
  // TODO(developer): Uncomment PredictionServiceClient before running the sample.
  // PredictionServiceClient,
  helpers,
} = require('@google-cloud/aiplatform');
/**
 * TODO(developer): Update these variables before running the sample.
 */
const projectId = 'your-project-id';
const endpointRegion = 'your-vertex-endpoint-region';
const endpointId = 'your-vertex-endpoint-id';

// Prompt used in the prediction
const prompt = 'Why is the sky blue?';

// Encapsulate the prompt in a correct format for TPUs
// Example format: [{prompt: 'Why is the sky blue?', temperature: 0.9}]
const input = {
  prompt,
  // Parameters for default configuration
  maxOutputTokens: 1024,
  temperature: 0.9,
  topP: 1.0,
  topK: 1,
};

// Convert input message to a list of GAPIC instances for model input
const instances = [helpers.toValue(input)];

// TODO(developer): Uncomment apiEndpoint and predictionServiceClient before running the sample.
// const apiEndpoint = `${endpointRegion}-aiplatform.googleapis.com`;

// Create a client
// predictionServiceClient = new PredictionServiceClient({apiEndpoint});

// Call the Gemma2 endpoint
const gemma2Endpoint = `projects/${projectId}/locations/${endpointRegion}/endpoints/${endpointId}`;

const [response] = await predictionServiceClient.predict({
  endpoint: gemma2Endpoint,
  instances,
});

const predictions = response.predictions;
const text = predictions[0].stringValue;

console.log('Predictions:', text);

Java

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Java décrites dans le guide de démarrage rapide de Vertex AI à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vertex AI Java.

Pour vous authentifier auprès de Vertex AI, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local. 


import com.google.cloud.aiplatform.v1.EndpointName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PredictResponse;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PredictionServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PredictionServiceSettings;
import com.google.gson.Gson;
import com.google.protobuf.InvalidProtocolBufferException;
import com.google.protobuf.Value;
import com.google.protobuf.util.JsonFormat;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class Gemma2PredictTpu {
  private final PredictionServiceClient predictionServiceClient;

  // Constructor to inject the PredictionServiceClient
  public Gemma2PredictTpu(PredictionServiceClient predictionServiceClient) {
    this.predictionServiceClient = predictionServiceClient;
  }

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "YOUR_PROJECT_ID";
    String endpointRegion = "us-west1";
    String endpointId = "YOUR_ENDPOINT_ID";

    PredictionServiceSettings predictionServiceSettings =
        PredictionServiceSettings.newBuilder()
            .setEndpoint(String.format("%s-aiplatform.googleapis.com:443", endpointRegion))
            .build();
    PredictionServiceClient predictionServiceClient =
        PredictionServiceClient.create(predictionServiceSettings);
    Gemma2PredictTpu creator = new Gemma2PredictTpu(predictionServiceClient);

    creator.gemma2PredictTpu(projectId, endpointRegion, endpointId);
  }

  // Demonstrates how to run inference on a Gemma2 model
  // deployed to a Vertex AI endpoint with TPU accelerators.
  public String gemma2PredictTpu(String projectId, String region,
           String endpointId) throws IOException {
    Map<String, Object> paramsMap = new HashMap<>();
    paramsMap.put("temperature", 0.9);
    paramsMap.put("maxOutputTokens", 1024);
    paramsMap.put("topP", 1.0);
    paramsMap.put("topK", 1);
    Value parameters = mapToValue(paramsMap);
    // Prompt used in the prediction
    String instance = "{ \"prompt\": \"Why is the sky blue?\"}";
    Value.Builder instanceValue = Value.newBuilder();
    JsonFormat.parser().merge(instance, instanceValue);
    // Encapsulate the prompt in a correct format for TPUs
    // Example format: [{'prompt': 'Why is the sky blue?', 'temperature': 0.9}]
    List<Value> instances = new ArrayList<>();
    instances.add(instanceValue.build());

    EndpointName endpointName = EndpointName.of(projectId, region, endpointId);

    PredictResponse predictResponse = this.predictionServiceClient
        .predict(endpointName, instances, parameters);
    String textResponse = predictResponse.getPredictions(0).getStringValue();
    System.out.println(textResponse);
    return textResponse;
  }

  private static Value mapToValue(Map<String, Object> map) throws InvalidProtocolBufferException {
    Gson gson = new Gson();
    String json = gson.toJson(map);
    Value.Builder builder = Value.newBuilder();
    JsonFormat.parser().merge(json, builder);
    return builder.build();
  }
}

Go

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Go décrites dans le guide de démarrage rapide de Vertex AI à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vertex AI Go.

Pour vous authentifier auprès de Vertex AI, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local. 

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/aiplatform/apiv1/aiplatformpb"

	"google.golang.org/protobuf/types/known/structpb"
)

// predictTPU demonstrates how to run interference on a Gemma2 model deployed to a Vertex AI endpoint with TPU accelerators.
func predictTPU(w io.Writer, client PredictionsClient, projectID, location, endpointID string) error {
	ctx := context.Background()

	// Note: client can be initialized in the following way:
	// apiEndpoint := fmt.Sprintf("%s-aiplatform.googleapis.com:443", location)
	// client, err := aiplatform.NewPredictionClient(ctx, option.WithEndpoint(apiEndpoint))
	// if err != nil {
	// 	return fmt.Errorf("unable to create prediction client: %v", err)
	// }
	// defer client.Close()

	gemma2Endpoint := fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s/endpoints/%s", projectID, location, endpointID)
	prompt := "Why is the sky blue?"
	parameters := map[string]interface{}{
		"temperature":     0.9,
		"maxOutputTokens": 1024,
		"topP":            1.0,
		"topK":            1,
	}

	// Encapsulate the prompt in a correct format for TPUs.
	// Example format: [{'prompt': 'Why is the sky blue?', 'temperature': 0.9}]
	promptValue, err := structpb.NewValue(map[string]interface{}{
		"prompt":     prompt,
		"parameters": parameters,
	})
	if err != nil {
		fmt.Fprintf(w, "unable to convert prompt to Value: %v", err)
		return err
	}

	req := &aiplatformpb.PredictRequest{
		Endpoint:  gemma2Endpoint,
		Instances: []*structpb.Value{promptValue},
	}

	resp, err := client.Predict(ctx, req)
	if err != nil {
		return err
	}

	prediction := resp.GetPredictions()
	value := prediction[0].GetStringValue()
	fmt.Fprintf(w, "%v", value)

	return nil
}

Effectuer un nettoyage

Pour éviter que les ressources utilisées lors de ce tutoriel soient facturées sur votre compte Google Cloud, supprimez le projet contenant les ressources, ou conservez le projet et supprimez les ressources individuelles.

Supprimer le projet

  1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

    Go to Manage resources

  2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
  3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

Supprimer des ressources individuelles

Si vous souhaitez conserver votre projet, supprimez les ressources utilisées dans ce tutoriel:

  • Annuler le déploiement du modèle et supprimer le point de terminaison
  • Supprimer le modèle de Model Registry

Annuler le déploiement du modèle et supprimer le point de terminaison

Utilisez l'une des méthodes suivantes pour annuler le déploiement d'un modèle et supprimer le point de terminaison.

Console

  1. Dans la console Google Cloud, cliquez sur Prédiction en ligne, puis sur Points de terminaison.

    Accéder à la page "Points de terminaison"

  2. Dans la liste déroulante Région, choisissez la région dans laquelle vous avez déployé votre point de terminaison.

  3. Cliquez sur le nom du point de terminaison pour ouvrir la page d'informations. Exemple : gemma2-2b-it-mg-one-click-deploy.

  4. Sur la ligne du modèle Gemma 2 (Version 1), cliquez sur Actions, puis sur Annuler le déploiement du modèle sur le point de terminaison.

  5. Dans la boîte de dialogue Annuler le déploiement du modèle sur le point de terminaison, cliquez sur Annuler le déploiement.

  6. Cliquez sur le bouton Retour pour revenir à la page Points de terminaison.

    Accéder à la page "Points de terminaison"

  7. Au bout de la ligne gemma2-2b-it-mg-one-click-deploy, cliquez sur Actions, puis sélectionnez Supprimer le point de terminaison.

  8. Dans l'invite de confirmation, cliquez sur Confirmer.

gcloud

Pour désinstaller le modèle et supprimer le point de terminaison à l'aide de la Google Cloud CLI, procédez comme suit.

Dans ces commandes, remplacez:

  • PROJECT_ID par le nom de votre projet ;
  • LOCATION_ID par la région dans laquelle vous avez déployé le modèle et le point de terminaison
  • ENDPOINT_ID par l'ID du point de terminaison.
  • DEPLOYED_MODEL_NAME par le nom à afficher du modèle
  • DEPLOYED_MODEL_ID par l'ID du modèle

  1. Obtenez l'ID du point de terminaison en exécutant la commande gcloud ai endpoints list. Cette commande liste les ID de tous les points de terminaison de votre projet. Notez l'ID du point de terminaison utilisé dans ce tutoriel.

    gcloud ai endpoints list \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=LOCATION_ID

    Le résultat ressemble à ceci : Dans la sortie, l'ID est appelé ENDPOINT_ID.

    Using endpoint [https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/]
ENDPOINT_ID: 1234567891234567891
DISPLAY_NAME: gemma2-2b-it-mg-one-click-deploy

  2. Obtenez l'ID du modèle en exécutant la commande gcloud ai models describe. Notez l'ID du modèle que vous avez déployé dans ce tutoriel.

    gcloud ai models describe DEPLOYED_MODEL_NAME \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=LOCATION_ID

    Le résultat abrégé se présente comme suit : Dans la sortie, l'ID est appelé deployedModelId.

    Using endpoint [https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/]
artifactUri: [URI removed]
baseModelSource:
  modelGardenSource:
    publicModelName: publishers/google/models/gemma2
...
deployedModels:
- deployedModelId: '1234567891234567891'
  endpoint: projects/12345678912/locations/us-central1/endpoints/12345678912345
displayName: gemma2-2b-it-12345678912345
etag: [ETag removed]
modelSourceInfo:
  sourceType: MODEL_GARDEN
name: projects/123456789123/locations/us-central1/models/gemma2-2b-it-12345678912345
...

  3. Annulez le déploiement du modèle sur le point de terminaison. Vous aurez besoin de l'ID du point de terminaison et de l'ID du modèle des commandes précédentes.

    gcloud ai endpoints undeploy-model ENDPOINT_ID \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=LOCATION_ID \
    --deployed-model-id=DEPLOYED_MODEL_ID

    Cette commande n'affiche aucun résultat.

  4. Exécutez la commande gcloud ai endpoints delete pour supprimer le point de terminaison.

    gcloud ai endpoints delete ENDPOINT_ID \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=LOCATION_ID

    Lorsque vous y êtes invité, saisissez y pour confirmer. Cette commande n'affiche aucun résultat.

Supprimer le modèle

Console

  1. Accédez à la page Registre de modèles de la section Vertex AI dans la console Google Cloud.

    Accéder à la page "Registre de modèles"

  2. Dans la liste déroulante Région, choisissez la région dans laquelle vous avez déployé votre modèle.

  3. À la fin de la ligne gemma2-2b-it-1234567891234, cliquez sur Actions.

  4. Sélectionnez Supprimer le modèle.

    Lorsque vous supprimez le modèle, toutes les versions et évaluations de modèle associées sont également supprimées de votre Google Cloud projet.

  5. Dans l'invite de confirmation, cliquez sur Supprimer.

gcloud

Pour supprimer le modèle à l'aide de Google Cloud CLI, indiquez le nom à afficher et la région du modèle à la commande gcloud ai models delete.

gcloud ai models delete DEPLOYED_MODEL_NAME \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=LOCATION_ID

Remplacez DEPLOYED_MODEL_NAME par le nom à afficher du modèle. Remplacez PROJECT_ID par le nom de votre projet. Remplacez LOCATION_ID par la région dans laquelle vous avez déployé le modèle.

Étape suivante